Autor(es): Bento, Daniel Carlos Pires Garcia Costa
Data: 2019
Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10400.22/15480
Origem: Repositório Científico do Instituto Politécnico do Porto
Assunto(s): Automação; Deep Learning; Convolutional Neural Networks; Doenças em Plantas; Automation; Plant disease
A automação de trabalho é hoje em dia, uma prática cada vez mais recorrente em diversas áreas, pois permite diminuir a necessidade de mão de obra e muitas vezes melhorar os erros inerentes ao fator humano. A deteção de doenças em plantas hoje em dia ocorre pela via tradicional, onde é necessário o trabalho de um técnico especializado, que inspeciona e emite um parecer sobre a possível patologia. Este processo leva a uma serie de problemas. Nesta dissertação, será apresentada uma solução capaz de auxiliar o trabalho de um profissional, utilizando técnicas de Deep Learning, nomeadamente recorrendo a Convolutional Neural Networks para auxiliar na detenção de patologias, de forma a providenciar um diagnostico atempado, sugerindo também tratamentos caso a patologia os necessite.
